Coffee Science
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Item Meteorological variables and sensorial quality of coffee in the Mantiqueira region of Minas Gerais(Editora UFLA, 2019-01) Borém, Flávio Meira; Luz, Marcos Paulo Santos; Sáfadi, Thelma; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Alves, Helena Maria Ramos; Borém, Rosângela Alves Tristão; Maciel, Daniel AndradeThe objective in this study was to identify meteorological variables related to the sensorial quality of the coffees from Mantiqueira region in Minas Gerais. Meteorological conditions are strongly related to the coffee’s sensorial characteristics, however, there aren’t many studies quantifying this relation. Air temperature and rainfall data were collected and spatialized for regional analysis. These were associated to the 2007 through 2011 coffees’ beverage scores. The region was stratified according to relief characteristics. The bigger frequency of high scores occurred on the region’s central-south, where coffee cultivation is performed above 900 m altitude. For the in loco study, meteorological data and coffee samples were collected in selected pilot areas. Coffee crops were selected in three altitude ranges: below 1000 m, between 1000 and 1200 m, and over 1200 m. Above 1000 m the meteorological variable that presented the biggest variation was the air temperature. Above 1000 m the smallest thermal amplitude occurred, which provided superior quality coffees. The study demonstrates the importance of the meteorological variable characterization aiming to identify locations with greater vocation to the specialty coffees production.Item Mapeamento da cultura cafeeira por meio de classificação automática utilizando atributos espectrais, texturais e fator de iluminação(Editora UFLA, 2017-04) Marujo, Rennan de Freitas Bezerra; Moreira, Maurício Alves; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Alves, Helena Maria RamosO café, importante produto nas exportações brasileiras, necessita de constante monitoramento para que os sistemas de previsão de safras existentes sejam confiáveis. Imagens orbitais de média resolução espacial são ferramentas com grande potencial para mapeamento do uso do solo e identificação de culturas agrícolas. Nesta pesquisa, visando o mapeamento de áreas cafeeiras, avaliou-se o desempenho da classificação baseada em objetos, associada a técnicas de mineração de dados, aplicada em imagens OLI/Landsat-8. Foram feitas três classificações automáticas, a primeira constando exclusivamente atributos espectrais, a segunda acrescentando atributos texturais e a terceira, incluindo também classes de iluminação do terreno. Foram utilizadas seis imagens multiespectrais, datadas de três diferentes estádios fenológicos da cultura: frutificação, granação e repouso. A validação das classificações foi feita por meio do Método de Monte Carlo utilizando como referência mapas visualmente interpretados. As classificações feitas exclusivamente com atributos espectrais resultaram, para a classe café, exatidão média de 57%. Não houve estádio fenológico que proporcionasse maior exatidão à classe café, entretanto ao incluir os atributos texturais, a exatidão da classe café melhorou para 76%. Assim, observa-se que atributos texturais mostraram-se importantes para detecção automática de áreas cafeeiras.Item Impactos da deficiência hídrica nas respostas ecofisiológicas e espectrais do cafeeiro consorciado com espécies madeireiras(Editora UFLA, 2016-07) Silveira, Helbert Rezende de Oliveira; Santos, Meline de Oliveira; Silva, Vânia Aparecida; Venturin, Regis Pereira; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Dantas, Mayara Fontes; Carvalho, Gladyston Rodrigues; Setotaw, Tesfahun Alemu; Moreira, Filipe Chaves; Barbosa, João Paulo Rodrigues Alves Delfino; Resende, Mário Lúcio Vilela deObjetivou-se, nesse estudo, avaliar o efeito do déficit hídrico nas respostas espectrais e ecofisiológicas de cafeeiros consorciados com madeireiras. A cultivar Catuaí Vermelho 99 foi plantada em monocultivo e consorciada com as arbóreas mogno-africano, teca e acrocarpo, distribuídas em dois espaçamentos (9 x 13,6 e 18 x 13,6 m), na linha dos cafeeiros. As avaliações de crescimento das arbóreas e do cafeeiro foram realizadas aos 25 meses após o plantio. As avaliações espectrais e ecofisiológicas nos cafeeiros foram realizadas em quatro épocas (junho, agosto, setembro e dezembro de 2014). O acrocarpo apresentou maior altura, diâmetro de copa e caule. Não houve diferenças entre o crescimento dos cafeeiros consorciados e monocultivo. As diferenças de potencial hídrico, índices espectrais e ecofisiológicas foram mais evidentes nas fases de início (agosto) e de recuperação (dezembro) de deficiência hídrica. Em agosto, cafeeiros em monocultivo apresentaram maior potencial hídrico que cafeeiros consorciados e foram discriminados por apresentarem escores positivos e maiores valores dos índices espectrais NDVI, WBI, ARI1, CRI1, SIPI e FRI. Já em dezembro, maiores valores de potencial hídrico foram encontrados no monocultivo, plantio consorciado com teca em ambos os espaçamentos e acrocarpo no maior espaçamento. Contudo, nessa época, destacou-se cafeeiro consorciado com teca no maior espaçamento, que apresentou escores positivos e valores mais elevados de eficiência do uso da água, eficiência fotoquímica potencial do PSII e índices ARI1, CRI1 e FRI. O consórcio com teca no maior espaçamento apresenta impacto positivo sobre respostas espectrais e ecofisiológicas do cafeeiro, após o período sob deficiência hídrica.Item Modis images for agrometeorological monitoring of coffee areas(Editora UFLA, 2013-04) Volpato, Margarete Marin Lordelo; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Santos, Walbert Júnior Reis dosAgrometeorological monitoring of coffee lands has conventionally been performed in the field using data from land-based meteorological stations and field surveys to observe crop conditions. More recent studies use satellite images, which assess large areas at lower costs. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor of the Earth satellite provides free images with high temporal resolution and vegetation specific products, such as the MOD13, which provides the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) processed in advanced. The objective of this study was to evaluate the relation between the NDVI spectral vegetation index and the meteorological and water balance variables of coffee lands of the south of Minas Gerais in order to obtain statistical models of this relationship. The study area is located in the municipality of Três Pontas, Minas Gerais, Brazil. The statistical models obtained demonstrate a significant negative correlation between the NDVI and water deficit. NDVI values under 70% may represent a water deficit in the coffee plants. The models developed in this study could be used in the agrometeorological monitoring of coffee lands in the south of Minas Gerais.Item Imagens do sensor modis para monitoramento agrometeorológico de áreas cafeeiras(Editora UFLA, 2013-04) Volpato, Margarete Marin Lordelo; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Santos, Walbert Júnior Reis dosO monitoramento agrometeorológico de áreas cafeeiras tem sido realizado convencionalmente em campo utilizando-se dados de estações meteorológicas terrestres e visitas à lavoura para se observar seu desenvolvimento. Estudos mais recentes utilizam imagens de satélite, que permitem avaliar grandes áreas a custos menores. O sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) do satélite Terra oferece gratuitamente imagens com alta resolução temporal e produtos voltados especialmente para vegetação como o MOD13, que fornece o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) previamente processado. Objetivou-se, no presente estudo, avaliar a relação entre o índice de vegetação espectral NDVI e as variáveis meteorológicas e do balanço hídrico, em áreas cafeeiras do sul de Minas Gerais, visando à obtenção de modelos estatísticos dessa relação. A área de estudo localiza-se no município de Três Pontas, estado de Minas Gerais, Brasil. Os modelos estatísticos desenvolvidos demonstram a correlação significativa negativa entre o NDVI e déficit hídrico. Valores de NDVI menores que 70% podem indicar a deficiência hídrica de cafeeiros. Os modelos desenvolvidos no presente estudo poderão ser usados no monitoramento agrometeorológico de lavouras cafeeiras na região sul de Minas Gerais.Item Técnicas de extração de conhecimentos aplicadas à modelagem de ocorrência da cercosporiose (Cercospora coffeicola Berkeley & Cooke) em cafeeiros na região sul de Minas Gerais(Editora UFLA, 2013-01) Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Cunha, Rodrigo Luz da; Andrade, Lívia Naiara; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Carvalho, Vicente Luiz de; Esmin, Ahmed Ali AbdallaO levantamento do progresso da cercosporiose torna-se potencialmente útil e compreensível no entendimento da doença e no processo de tomada de decisão para medidas de controle. Nos últimos anos, programas computacionais têm ajudado a elucidar quais fatores bióticos ou abióticos são mais representativos. Objetivou-se, neste trabalho, investigar, utilizando técnicas de extração do conhecimento, quais atributos ambientais e fenológicos mais influenciam na ocorrência da cercosporiose em cafeeiros no Sul de Minas Gerais, sob dois sistemas de cultivo: convencional e orgânico. Para isso, foram organizados dados de incidência de cercosporiose nos dois sistemas de cultivo, com dados climáticos e fenológicos da cultura, em um período de cinco anos de avaliação. Em seguida, um algoritmo de extração do conhecimento baseado em árvore de decisão foi utilizado para obter os atributos que mais favorecem a ocorrência da cercosporiose. Os modelos gerados tiveram 60% de taxa de acerto e mostraram que a temperatura média foi o atributo de maior influência na totalidade dos dados e para o sistema convencional de cultivo. No manejo orgânico, a precipitação mensal e a fenologia são os fatores que mais interferem na ocorrência da doença.Item Knowledge extraction techniques applied to blotch (Cercospora coffeicola Berkeley & Cooke) occurance modeling in coffee trees in southern Minas Gerais(Editora UFLA, 2013-01) Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Cunha, Rodrigo Luz da; Andrade, Lívia Naiara; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Carvalho, Vicente Luiz de; Esmin, Ahmed Ali AbdallaBlotch progress lifting becomes potentially useful and understandable in understanding the disease and in the process of decision taking for control measures. In the last years, computer programs have been helping to elucidate which biotic or abiotic factors are more representative. The objective, in this study, was to investigate, using knowledge extraction technique, which environmental and phenological attributes influence the most in blotch occurrence in coffee trees in Southern Minas Gerais, under two crop systems: conventional and organic. To do so, blotch incidence data were organized on two crop systems, with climatic and phenological culture data, in five years of evaluation. Following that, a knowledge extraction algorithm based on decision tree was used to obtain the attributes which favor blotch occurrence the most. Generated models obtained 60% hit rate and showed that the average temperature was the most influential factor in total data and for conventional crop system. In organic management, monthly precipitation and phenology are the factors that interfere the most in disease occurrence.Item Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras em Machado-MG(Editora UFLA, 2013-01) Andrade, Lívia Naiara de; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Lacerda, Wilian Soares; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Davis Junior, Clodoveu AugustoA cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Apresenta-se,no presente estudo, uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, objetivando identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A metodologia para desenvolvimento da aplicação da RNA foi dividida em três etapas: pré-processamento dos dados; treinamento e uso da RNA; e análise dos resultados. Na primeira etapa foi realizada a divisão da área em estudo em duas partes (uma com relevo mais movimentado e outra com relevo menos movimentado), isso porque a região apresenta relevo suave ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Foram também criadas máscaras na rede de drenagem e área urbana. Na segunda etapa, diversas RNAs foram treinadas a partir de várias amostras de imagens representativas das classes de interesse e foi feita a classificação do restante da imagem utilizando a melhor RNA obtida. A terceira etapa consistiu na análise e validação dos resultados, realizando um cruzamento entre o mapa classificado visualmente e o mapa classificado pela Rede Neural escolhida. Utilizou-se o índice Kappa para avaliar o desempenho da RNA, uma vez que o uso desse coeficiente é satisfatório na avaliação da precisão de uma classificação temática. O resultado obtido foi superior aos resultados encontrados na literatura, com um índice Kappa de 0,558 para o relevo mais movimentado e 0,602 para o relevo menos movimentado.Item Application of artificial neural network in the classification of coffee areas in Machado, Minas Gerais state(Editora UFLA, 2013-01) Andrade, Lívia Naiara de; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Lacerda, Wilian Soares; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Davis Junior, Clodoveu AugustoThe coffee is extremely important activity in southern of Minas Gerais and techniques for estimating acreage, seeking reliable crop forecasts are being intensely investigated. It is presented in this study, an application of Artificial Neural Networks (ANN) for the automatic classification of remote sensing data in order to identify areas of the coffee region Machado, Minas Gerais. The methodology for developing the application of RNA was divided into three stages: pre-processing of data, training and use of RNA, and analysis of results. The first step was performed dividing the study area into two parts (one embossed busiest and least busy one with relief), because this region has a strong emphasis smooth wavy, causing a greater difficulty of automatic mapping of use earth from satellite images. Masks were also created in the drainage network and the urban area. In the second step, various RNA’s were trained from several samples representative of the classes of images of interest and was made to classify the rest of the image obtained using the best RNA. The third step consisted in analyzing and validating the results, performing a cross between the classified map and the map visually classified by neural network chosen. We used the Kappa index to evaluate the performance of the RNA, since the use of this coefficient is satisfactory to assess the accuracy of a thematic classification. The result was higher than the results reported in the literature, with a Kappa index of 0.558 to 0.602 relief busiest and least busy for relief.Item Espacialização e dinâmica da cafeicultura mineira entre 1990 e 2008, utilizando técnicas de geoprocessamento(Editora UFLA, 2012-05) Souza, Vanessa Cristina Oliveira; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Alves, Helena Maria RamosObjetivou-se, neste trabalho, avaliar e detectar padrões espaciais de área plantada e produção cafeeira no estado de Minas Gerais, entre os anos de 1990 e 2008. Para tanto, foram utilizados dados do IBGE, e o sistema de informação geográfica TerraView, que permitiu a agregação das informações cadastrais do IBGE com a divisão municipal cartográfica do Estado. A integração dos dados num SIG permitiu visualizar os dados espacialmente, e possibilitou a identificação das regiões do Estado mais importantes para a cafeicultura. Entre os anos de 1990 e 2009, houve um acréscimo de 16,51% na área plantada, sendo que as mesorregiões Sul/Sudoeste de Minas e Zona da Mata foram as que apresentaram maior crescimento da cafeicultura. Por outro lado, as mesorregiões Central Mineira e Vale do Mucuri tiveram suas áreas de café diminuídas nesse mesmo período. Os mapas de densidade de área plantada, em relação à área do município, revelaram que as regiões Sul/Sudoeste de Minas e Zona da Mata são as que mais dependem economicamente da cafeicultura. Com relação à produção, houve uma redução do número de municípios que produzem menos de 50 mil sacas e um aumento dos que produzem mais de 50 mil sacas. Os dados de produção do IBGE foram comparados aos do Anuário Estatístico do Café, observando-se uma enorme diferença de grandezas entre os dados, até o ano 2002.